本公开的实施例公开了用于确定物料构成的方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标图像；确定目标图像包括的待检测物料对应的物料截面图像；根据物料截面图像，生成物料成分区域图像集合；确定物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，得到物料构成信息集合。该实施方式提高了物料构成的识别准确率和识别效率。的识别准确率和识别效率。的识别准确率和识别效率。
【技术实现步骤摘要】
用于确定物料构成的方法、装置、电子设备和可读介质
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及用于确定物料构成的方法、装置、电子设备和可读介质。
技术介绍
[0002]物料构成识别，是指对物料的组成成分进行识别的一项技术。随着人类社会的发展，提高资源利用率，尤其是提高对可回收物料的回收处理的效率，对于资源的重复利用和环境保护等方面有重大意义。目前，在进行物料构成识别时，通常采用的方式为：通过人工的方式进行人工识别或通过实验室检验的方式进行物料构成识别。
[0003]然而，当采用上述方式时，经常存在如下技术问题：
[0004]第一、通过人工识别的方式，易受到人的主观因素影响，从而导致物料构成识别的准确率低下；
[0005]第二、对于混合的可回收物料，往往需要通过多种检验方式进行构成识别，从而导致花费较多的时间，进而影响物料构成识别的识别效率。
技术实现思路
[0006]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0007]本公开的一些实施例提出了用于确定物料构成的方法、装置、电子设备和可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
[0008]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用于确定物料构成的方法，该方法包括：获取目标图像；确定上述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面图像；根据上述物料截面图像，生成物料成分区域图像集合；确定上述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，得到物料构成信息集合。
[0009]可选地，上述确定上述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面图像，包括：通过预先训练的物料截面检测模型，确定上述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面的坐标，得到物料截面坐标集合；根据上述物料截面坐标集合，对上述目标图像进行裁剪，以生成上述物料截面图像。
[0010]可选地，根据上述物料截面图像，生成物料成分区域图像集合，包括：对上述物料截面图像进行图像预处理，以生成预处理物料截面图像；根据上述预处理物料截面图像和预先训练的物料成分检测网络，生成上述物料成分区域图像集合。
[0011]可选地，上述物料构成信息集合中的物料构成信息包括：物料成分含量信息；以及上述确定上述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，包括：根据上述物料成分区域图像对应的物料成分的密度，和上述物料成分区域图像，确定上述物料成分区域图像对应的物料构成信息包括的物料成分含量信息。
[0012]可选地，上述物料构成信息集合中的物料构成信息还包括：物料占比信息；以及上述确定上述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，还包括：根据上述物料截面图像，和上述待检测物料对应的物料成分含量信息，确定上述物料成分区域图像对应的物料构成信息包括的物料占比信息。
[0013]可选地，上述根据上述预处理物料截面图像和预先训练的物料成分检测网络，生成上述物料成分区域图像集合，包括：将上述预处理物料截面图像输入上述预先训练的物料成分检测网络，以生成至少一个检测框信息；确定上述至少一个检测框信息中的每个检测框信息框定的上述待检测物料包含的物料成分所在的区域，以生成物料成分区域图像，得到上述物料成分区域图像集合。
[0014]可选地，上述对上述物料截面图像进行图像预处理，以生成预处理物料截面图像，包括：对上述物料截面图像进行颜色空间转换，以生成第一候选图像；对上述第一候选图像进行亮度调整，以生成第二候选图像；对上述第二候选图像进行颜色空间转换，以生成第三候选图像；对上述第三候选图像进行白平衡调整，以生成第四候选图像；对上述第四候选图像进行降噪处理，以生成第五候选图像；对上述第五候选图像进行图像锐化处理，以生成上述预处理物料截面图像。
[0015]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用于确定物料构成的装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标图像；第一确定单元，被配置成确定上述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面图像；生成单元，被配置成根据上述物料截面图像，生成物料成分区域图像集合；第二确定单元，被配置成确定上述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，得到物料构成信息集合。
[0016]可选地，上述第一确定单元被进一步配置成：通过预先训练的物料截面检测模型，确定上述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面的坐标，得到物料截面坐标集合；根据上述物料截面坐标集合，对上述目标图像进行裁剪，以生成上述物料截面图像。
[0017]可选地，上述生成单元被进一步配置成：对上述物料截面图像进行图像预处理，以生成预处理物料截面图像；根据上述预处理物料截面图像和预先训练的物料成分检测网络，生成上述物料成分区域图像集合。
[0018]可选地，上述物料构成信息集合中的物料构成信息包括：物料成分含量信息；以及上述第二确定单元被进一步配置成：根据上述物料成分区域图像对应的物料成分的密度，和上述物料成分区域图像，确定上述物料成分区域图像对应的物料构成信息包括的物料成分含量信息。
[0019]可选地，上述物料构成信息集合中的物料构成信息还包括：物料占比信息；以及上述第二确定单元被进一步配置成：根据上述物料截面图像，和上述待检测物料对应的物料成分含量信息，确定上述物料成分区域图像对应的物料构成信息包括的物料占比信息。
[0020]可选地，上述生成单元被进一步配置成：将上述预处理物料截面图像输入上述预先训练的物料成分检测网络，以生成至少一个检测框信息；确定上述至少一个检测框信息中的每个检测框信息框定的上述待检测物料包含的物料成分所在的区域，以生成物料成分区域图像，得到上述物料成分区域图像集合。
[0021]可选地，上述生成单元被进一步配置成：对上述物料截面图像进行颜色空间转换，以生成第一候选图像；对上述第一候选图像进行亮度调整，以生成第二候选图像；对上述第
二候选图像进行颜色空间转换，以生成第三候选图像；对上述第三候选图像进行白平衡调整，以生成第四候选图像；对上述第四候选图像进行降噪处理，以生成第五候选图像；对上述第五候选图像进行图像锐化处理，以生成上述预处理物料截面图像。
[0022]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0023]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0024]本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的用于确定本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于确定物料构成的方法，包括：获取目标图像；确定所述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面图像；根据所述物料截面图像，生成物料成分区域图像集合；确定所述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，得到物料构成信息集合。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面图像，包括：通过预先训练的物料截面检测模型，确定所述目标图像包括的待检测物料对应的物料截面的坐标，得到物料截面坐标集合；根据所述物料截面坐标集合，对所述目标图像进行裁剪，以生成所述物料截面图像。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述物料截面图像，生成物料成分区域图像集合，包括：对所述物料截面图像进行图像预处理，以生成预处理物料截面图像；根据所述预处理物料截面图像和预先训练的物料成分检测网络，生成所述物料成分区域图像集合。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述物料构成信息集合中的物料构成信息包括：物料成分含量信息；以及所述确定所述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，包括：根据所述物料成分区域图像对应的物料成分的密度，和所述物料成分区域图像，确定所述物料成分区域图像对应的物料构成信息包括的物料成分含量信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述物料构成信息集合中的物料构成信息还包括：物料占比信息；以及所述确定所述物料成分区域图像集合中每个物料成分区域图像对应的物料成分对应的物料构成信息，还包括：根据所述物料截面图像，和所述待检测物料对应的物料成分含量信息，确定所述物料成分区域图像对应的物料构成信息包括的物料占比信息。6.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周媛，谭天，
申请(专利权)人：杭州天眼智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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